package com.yujiahao.bigdata.streaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object Stream_updateStateByKeyCheckPoint {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO SparkStreaming环境
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
    //StreamingContext的构造方法第一个参数是配置文件，第二个参数表示数据采集的周期（微批次）
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
    ssc.checkpoint("cp")
    val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("hadoop102", 9999)
    //有状态数据操作
    //所谓的有状态，其实就是将采集周期的计算结果保存到检查点中。工作中都是保存在第三方的数据库中例如：Redis
    val wordDS: DStream[(String, Int)] = dstream.map((_, 1))
    //有装态数据操作的聚合需要自行完成 (Seq[V], Option[S]) => Option[S]
    wordDS.updateStateByKey(
      (seq: Seq[Int], opt: Option[Int]) => {
        Option(seq.sum + opt.getOrElse(0))
      }
    ).print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }

}
